Qual è questa struttura / concetto di dati in cui un diagramma di punti definisce una partizione in uno spazio

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Ho incontrato un algoritmo per risolvere un problema del mondo reale e ricordo una lezione che ho preso in cui ho realizzato qualcosa di molto simile per alcuni per un problema di compiti a casa. sembra così

Fondamentalmente è un diagramma di punti e le linee sono disegnate per essere equidistanti tra due punti. Forma una partizione perfetta in cui le linee attorno al punto formano la forma dell'area più vicina a quel punto. Questo suona un campanello per qualcuno? Ho avuto delle difficoltà a cercare google descrizioni e ottenere risultati. E non so come altro descriverlo. Spero che la foto sia d'aiuto.

— Brian
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Visto 1667 volte da ieri? SE viene violato?

— HEKTO,

@HEKTO è stato visualizzato come una delle "Domande sulla rete".

— John L.

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Quello che hai descritto è il diagramma di Voronoi .

Ecco un estratto da Wikipedia.

${p_1, \cdots, p_n}$ $p_k$ $R_k$ $p_k$ è inferiore o uguale alla sua distanza da qualsiasi altro punto. Ciascuna di queste celle è ottenuta dall'intersezione di semispazi, e quindi è un poligono convesso. I segmenti di linea del diagramma Voronoi sono tutti i punti nel piano equidistanti dai due siti più vicini. I vertici (nodi) di Voronoi sono i punti equidistanti da tre (o più) siti.

— John L.
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+1. Mi sono trattenuto dal menzionarli e sono andato in cerca di implementazioni perché ricordo che i miei professori li menzionavano con una nota in calce che i diagrammi Voronoi sono abbastanza complessi dal punto di vista computazionale da implementare in dimensioni superiori. Le implementazioni kNN così semplici rendono il lavoro molto migliore. Tuttavia, la condizione che "le linee siano tracciate per essere equidistanti tra due punti" potrebbe non essere soddisfatta.

— Sagnik,

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Stai cercando un algoritmo di classificazione multi-classe. Ti suggerisco di dare un'occhiata a:

Algoritmo K-Nearby Neighbours (o KNN). Ecco un post di blog introduttivo .
Supportare macchine vettoriali. Puoi iniziare a leggerlo qui .

— Sagnik
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